イントロダクション
皆さん、初めまして。ほうれん草です。
この記事は私の初投稿となりますので、まずは軽く自己紹介から始めさせてください。
私は2023年に新卒でエンジニアとしてのキャリアをスタートし、
現在はSaaSプロダクト開発のスクラムチームに所属しています。
主にC#をはじめ、JavaScript、React、AWSなどを使った幅広い業務に従事しています。
入社前はほぼ初心者でしたが、研修や日々学びながら楽しいエンジニアライフを過ごしています。
RAGとは？
私は、生成AIのブームに興味を持ち、Twitter等でキャッチアップをしています。
その中でも最近よく耳にするのが「RAG」ではないでしょうか。
RAGとは
Retrieval-augmented Generationの略
外部の知識ベースから事実を検索して、最新の正確な情報に基づいて大規模言語モデル（LLM）に回答を生成させることで、ユーザーの洞察をLLMの生成プロセスに組み込むというAIフレームワーク
つまり、LLMの知識を補うために外部の知識を加えることでLLMの生成の質を向上させることができるのです。
RAGの利点は２つ挙げられます。
- モデルが信頼できる最新の情報にアクセスできること
- モデルの生成内容が正確であるかが保証されること
たしかに私もChatgptで生成した内容が本当に正しいのかどうかは感じたことがあり、その点RAGで情報の正確性が保証されていると安心です。
私はこのRAGを使って会社のドキュメントなどの質問をすると答えてくれるようなシステムを作りたいです。もちろんセキュリティには注意しないといけないと思います。
この記事を通じて、Retrieval-augmented Generation（RAG）という興味深い技術について少しでも理解を深めていただけたなら幸いです。
つたない文章を最後までお読みいただき、本当にありがとうございました。今後ともご愛読いただけると幸いです。皆さんからのコメントやフィードバックもお待ちしています。
次回の記事でまたお会いしましょう！